面向主题的专利分析系统研究

摘要

本文在介绍了专利分析的背景和意义的基础上，提出了面向主题的专利分析系统技术方案，抽取清洗异构专利数据源为数据仓库，并建立KPI指标库和主题模型库，通过指标库和主题模型库抽取数据形成主题数据集市，运用KPI指标和数据挖掘技术对专利数据进行不同的主题分析，同时将分析结果制作成专利地图实现可视化表达，最后将其发布到信息平台实现跨企业共享和集中式管理。在该方案中通过异构数据源的集成解决数据源单一、数据结构不规则等问题;通过建立主题数据集市、主题模型库以及KPI指标库，解决指标种类繁多、层次不清、缺乏系统化等问题，为用户提供面向主题的专利分析，使用户可以主要着眼于最关心的某一方面;通过数据挖掘模型的建立，使得用户可以从大量的数据中有效地分析出数据之间潜在的数据模型、了解数据之间更深层次的含义;通过专利地图的形成，用户可以更加清晰直观的观察专利分析结果。通过此专利分析系统可以为国家、企业引导出新的预见和更高效地决策。